基于图像处理技术的机械零件小孔径尺寸测量方法

4
以实时通信方式传给下位机对不合格产品进行刷选处理。 既保证检测的实时性， 产品质量 的 一致性，又提高生产效率，减少检测成本，使得工业自动化水平得到进一步的提高。
参考文献：
[1]. 孙克梅 . 在线实时工件测长系统开发[J]. 沈阳航空工业学院学报. 2004.8 第 23 卷第 4 期：89­90 [2]. 宋志刚，王龙山，等. 利用数字图像处理技术检测锥螺纹[J]. 吉林大学学报. 2004.3 第 34 卷第 2 期：248­251 [3]. 路红，夏庆观，等. 图像处理方法在多孔零件尺寸测量中的应用[J]. 组合机床与自动化 加工技术. 2004.第 3 期：88­89 [4]. 向世明. Visual C++数字图像与图像处理[M]. 电子工业出版社. 2002：82­139
基于图像处理技术的机械零件小孔径尺寸测量方法
黄志辉 1 龙赛琼 1 张利 1 何学科 2 （1. 中南大学 机电工程学院, 长沙 410075 2. 湖南交通工程职业技术学院，衡阳，421001）
摘要： 提出一种基于图像处理技术的机械零件小孔径尺寸测量方法， 解决传统上用止通规 人 工进行检测的各种不便。图像处理技术主要是包括图像的平滑，灰度拉伸、二值化、 图像象素的计算等处理。 初步探讨了利用图像处理技术进行机械零件小孔径的尺寸 测 量的方法，并通过实例，从理论上和实践上证明本方法的可行性和正确性。 关键字：图像处理；图像分析；测量；象素
1Байду номын сангаас
像；图像采集卡将图像输入到计算机；计算机通过系统软件对图像进行处理，得到孔径的二 值图像，再通过图像分析、计算处理，得到图像中孔径的尺寸。图像中孔径的尺寸（象素 点 数）和实际尺寸（毫米）之间存在一个对应的线性关系，所以最后通过标准尺寸的校准， 就 可以进行零件孔径尺寸的测量了。其中 CCD 摄像机采用日本 MITSUGI 山木摄像机，图像 采集卡采用美国 NI 公司的单色图像采集卡 IMAP PCI­1409,信号采集速度可达 30 次每秒， 能够满足实时性要求。下位机由单片机构 成，单片机与计算机通信。测量中零件的不 合格尺寸在 PC 中产生脉冲信号，传给下位 机， 下位机传出指令， 由顶出机构执行指令， 对不合格的零件进行筛选。 1.2 测量软件 本文是采用 VC++开发的测量软件。其 中 图像处理流程为： 图像的采集、 预处理， 图像的分析、计算以及结果显示等。 图 1 测量系统模型 其流程见图 2。 ， 【4】 1.2.1 图像预处理【3】 图像的预处理包括：图像的平滑处理、图像灰度拉伸、二值化处理等。 1）平滑处理 平滑处理的主要目的是 减少噪声。一些常见的噪声 有椒盐噪声，脉冲噪声和高 斯噪声等。椒盐噪声是含有 随机出现的黑白亮度值；脉 冲噪声是只含有随机的白 亮度值或只含有黑亮度值； 高斯噪声是含有亮度值服 从高斯或正态分布。灰度突 变在频域中代表了一种高 频分量，低通滤波器的作用 就是滤掉高频分量，从而达 到减少图象噪声的目的。 图像平滑处理的方法采 用一般是视其噪声本身的 特性而定。选用不同的模板 操作来实现图象平滑处理 的，常见的模板有： 图 2 图像处理流程
5
' ' ' '
公式（1）
根据公式（1） ，选取合适的参数使得 a c a c 及 d b d b ，就可以获取所需 的处理效果。 3） 二值化处理 二值化处理就是通过设置阈值，在图像中把包含孔径的平面和背景分离，并且使圆孔 的边缘突出。经过反复比较，确定阈值的上限为 220，下限为 40。进行灰度图像的二值化处 理的效果较好。将灰度值大于阈值的点设定为 1，灰度值少于阈值的点设定为 0，完成之后 的灰度图像即转化为了黑白二值图像。 1.2.2 图像分析计算 经过二值化处理后的黑白二值图像， 就可以进行图像的分析计算了。 经过横向和纵向 扫 描，把灰度值为 0 的象素值记录，即得到图像中孔径横向和纵向两个方向尺寸的大小（以象 素个数确定） 。 因为在测量系统中，经过摄像物镜和 CCD 器件的放大，以及在图像的显示中，工件的 实际尺寸和显示的图像尺寸之间成一个线性比例。 这还需要一个系统的标定过程， 即确定 实 际和图像之间的测量比常数 K。首先采用一个孔径为 D0=5mm 的工件作为标准样件，对比 测量系统的测量比 K=D1/D0 进行标定，其中 D1 为该标准件数字图像的直径，以象素点的数 量表示。 1.2.3 零件测量及筛选 零件图像经过前述的一系列的处理之后，进入到标定好的测量系统，就可以进行尺寸的 测量和后述处理了。通过象素个数的计算，与测量比 K 的计算，就得到实际的小孔的测量 尺寸。然后在系统中设置标准尺寸及公差，比较两个尺寸，就可以判断工件的尺寸是否在公 差容许范围之内，对于不合格尺寸的零件，通过系统的通信机制对下位机发出请求，进行处 理。在实时情况下进行不合格零件的检测筛选。 2、 测量试验数据分析 通过对不同孔径的零件的测量，并取得五次的测量平均值所得数据如下表所示。 零件实际孔径尺寸（mm） 测得尺寸平均值（mm） 最大误差（mm） 5 5.001 0.004 6 6.002 0.002 8 8.002 0.004 10 10.003 0.003 根据表中的数据可以看出， 在线实时机械零件小孔径尺寸测量系统能够比较精确地测量 零 件的孔径尺寸，误差小于 0.004，满足一般情况下的检测要求。同时提高系统的稳定性，改 善硬件和软件性能，能更进一步提高精度。 3、 结束语 本文提出的利用图像处理的技术解决工业生产现场的小尺寸零部件的尺寸测量或者零部 件的小孔径尺寸的测量的问题的方法。主要是通过数字图像处理技术对工件图像进行处理， 再与在线图像检测技术和工业自动化技术的结合，在实时情况下，对被测工件进行测量， 并
原图
经 Box 模板处理后
经 Gauss 模板处理后
经中值滤波处理后
图 5 三种除噪处理效果比较 从原图中不难看出，中间的灰度要比两边高许多。这也是一类很典型的图，称之为脉冲 (impulse)。可见，中值滤波对脉冲噪声非常有效。 通过比较，选用中值滤波的方法。能够较好地清除脉冲噪声，使得滤波后的图像均匀， 且能极好地保持边界信息。 2）灰度拉伸 理想的零件图像是应当具有以下的特点： 图像边界和孔径等特征明显， 干扰不足以影 响 对图像进行分析，明暗区域之间有明确的区 分阈值。但是实际应用中，由于零件图像受 照明、以及其他条件的影响，其图像灰度分 布是不确定的，难以选取一个区分明暗区域 的合适阈值。这给图像二值化处理造成困 难。 为解决上述问题，采用灰度变化的方法 对图像进行预处理，图像的灰度变换可使图 像对比度扩展，图像清晰。特征明显，是图 像增强的重要手段。 常用的灰度变换的方法有以下几种：全 域线性灰度变换、截取式线性灰度变换、分 段线性灰度变换以及直方图均衡化。 分段线性变换的优点在于可以根据需 要，拉伸特征物体的灰度细节，相对抑制不 感兴趣的灰度图。 图 6 灰度分段线性变换示意图 本文研究的视觉尺寸检测系统中， 采用如图所示的灰度分段线性变换方法对零件原始 图 像中灰度级进行压缩。通过此处理，弱化了特征区域的内部细节，减少了噪声干扰，并使 明 暗区域之间具有相互区分的明确阈值，突出了零件的特征，减少后续处理的失误。 分段线性变换遵循以下原则：
3
c' a' ' c a ( F a ) a a F ( j , k ) c ' ' d c g ( j, k ) ( F c) c ' c F ( j , k ) d d c b' d ' ( F d ) d ' d F ( j , k ) b bd
图 3 Box 模板 图 4 高斯（Gauss）模板 模板操作实现了一种邻域运算(Neighborhood Operation)，即某个象素点的结果灰度不仅
2
和该象素灰度有关，而且和其邻域点的值有关。模板操作就是通过卷积运算，把图像中的点 与周围的几个点进行某种运算，达到去除突变点，从而滤掉噪声的目的。 中值滤波也是一种典型的低通滤波器， 它的目的是保护图象边缘的同时去除噪声。 所 谓 中值滤波，是指把以某点(x,y)为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的顺序排列， 将中间值作为(x,y)处的灰度值(若窗口中有偶数个象素，则取两个中间值的平均)。 比较三种操作的效果，如图 5 所示：
Measure Method of Little Pore in Machine Components Based on Image Process
Huang Zhihui1 Long Saiqiong1 Zhang Li1 He Xueke2 (1. College of Mechanical and Electrical Engineering, CSU, Changsha, 410075, China 2. Hunan Technical College of Communication& Engineering, ,Hengyang, 421001,China) ABSTRCT: The Article Introduced a Measure Method of Little Pore in Mechanical Parts Based on Image Process, for Solving Diversified of Discommodity by Using Stop­Pass Gauge Traditionally. Image Process Mainly Include Smoothness , Grey Level Change , Two Value, Pels’ Calculation ,etc. Utilize Image Process Technology on Little Pore in Machine Components Tentatively, and Through the Instance , Prove the Feasibility and Exactness of This Method on the Theory and Practice.. KEY WORDS: Image Process; Image Analyse ; Measure ; Pels 0、引言 随着数字图像处理技术的不断发展， 在线图像检测技术在工业生产自动化系统中得到 越 【1，2，3】 来越广泛的应用，使得工业自动化水平得到进一步的提高 。工业生产现场的小尺寸零 部件的尺寸测量或者零部件的小孔径尺寸的测量， 一直以来都是一个比较棘手的问题。 传 统 上的方法是利用止通规作为检测工具来进行检测，由于这样的工作的单调、繁重，再加上人 心理、生理上的因素，总是不能及时、高效地完成检测任务，而且也越来越不能满足自动 化 生产的需求。 本文提出一种利用图像处理技术解决这类问题的方法。 通过数字图像处理技 术， 在线图像检测技术和工业自动化技术的结合，在实时情况下，对被测工件进行测量，并把测 量结果以实时通信方式传给下位机，下位机通过带动顶出机构对不合格产品进行筛选处理。 【1，2，3】 这样既可以保证检测的实时性，产品质量的一致性，又提高生产效率，减少检测成本 。 1、 测量系统 1.1 测量硬件结构及原理 基于图像处理技术的机械零件小孔径尺寸测量系统由 CCD 摄像机、图像采集卡、计算 机以及下位机和顶出机构组成。其系统模型可见图 1。各部件的功能是：摄像机采集零件图 作者简介： 黄志辉(1952-)，男，湖南长沙人,教授，研究方向为机电测试技术、自动控制技术以及铁道 检测技术。 龙赛琼(1977-)，男,湖南涟源人,硕士，研究方向为机电测控技术。